Visión general

Más natural y adaptable que el chatbot promedio

IBM Watson Assistant se basa en modelos de deep learning, machine learning y procesamiento del lenguaje natural (PLN) para comprender preguntas, buscar o encontrar las mejores respuestas y completar la acción deseada del usuario. Watson también utiliza la clasificación de intenciones y el reconocimiento de entidades para comprender mejor a los clientes en contexto y transferirlos a un agente humano cuando sea necesario.

Más precisión

14.7

Con una precisión demostrada hasta un 14.7 % superior que otras soluciones competitivas, de acuerdo con un estudio publicado recientemente sobre machine learning.

Aprende más rápido

50X

Logra la misma o mejor precisión 50 veces más rápido (enlace externo a IBM) (PDF, 240 KB) en promedio, de acuerdo con un reciente informe de evaluación comparativa.

Siempre mejorando

79%

El algoritmo de detección de intenciones tiene ahora un 79 % de precisión al responder las solicitudes del cliente por su cuenta.

Chatbot de IA que comprende

Comprende cualquier solicitud

El mejor NLP se puede entrenar rápidamente para comprender un tema nuevo en cualquier idioma, con solo unas cuantas frases de ejemplo.

Se adapta a su dominio

Los modelos propios de deep learning y Auto AI detectan y se adaptan automáticamente al dominio de su empresa basándose en las frases que proporciona como datos de entrenamiento.

Sabe cuándo no responder

Los modelos de detección de irrelevancia ayudan al sistema a saber cuándo "dejar entrar" con confianza y cuándo transferir a documentos de ayuda o a un agente humano.

Reconoce respuestas en lenguaje sencillo

Los potentes modelos de detección de entidades pueden reconocer respuestas de lenguaje sencillo de sus clientes como sinónimos, fechas, horas, números y más, todo dentro del contexto de una frase.

No hace preguntas redundantes

Reduce la frustración al utilizar la información recopilada en solicitudes anteriores para saltarse los pasos y agilizar la conversación.

Mantiene la conversación natural sin interrupciones

Maneje con gracia solicitudes ambiguas, cambios de tema, errores ortográficos y malentendidos durante una interacción con el cliente, sin ninguna configuración adicional.

IA que encuentra insights

Recomendaciones de intención

Watson Assistant utiliza machine learning para identificar clústeres de temas no reconocidos en los registros existentes, lo que ayuda a priorizar cuáles añadir al sistema como temas nuevos.

Recomendaciones de ejemplo y entidad

A veces los temas existentes necesitan ejemplos de entrenamiento más diversos. Por eso, Watson Assistant recomienda frases o valores de entidad que debe añadir a los temas existentes.

Resolución de conflictos de intenciones

Detecta y alerta automáticamente de posibles solapamientos en los datos de entrenamiento que afectarían negativamente al rendimiento de su asistente.

Testimonio

Preguntas frecuentes

¿La tecnología de chatbot utiliza machine learning o procesamiento del lenguaje natural (NLP)?

Watson se basa en modelos de deep learning, machine learning y procesamiento del lenguaje natural (NLP) para elevar las experiencias de los clientes y ayudar a los clientes a cambiar una cita, realizar el seguimiento de un envío o comprobar un saldo. Watson también utiliza algoritmos de machine learning y hace preguntas de seguimiento para comprender mejor a los clientes y pasarlos a un agente humano cuando sea necesario.

Pruebe el modelo mejorado de detección de intenciones. Este nuevo modelo, que se ofrece como una característica beta en las habilidades de diálogo y acciones en inglés, es más rápido y más preciso. Combina técnicas tradicionales de machine learning, transfer learning y deep learning en un modelo cohesivo con una gran capacidad de respuesta en tiempo de ejecución. Para obtener más información, consulte Reconocimiento de intenciones mejorado.

¿Por qué elegir la IA conversacional?

La inteligencia artificial (IA) conversacional se refiere a tecnologías como chatbots o agentes virtuales con las que los usuarios pueden hablar. Utilizan grandes cantidades de datos, machine learning y procesamiento del lenguaje natural para ayudar a imitar las interacciones humanas, reconociendo las entradas de voz y texto y traduciendo sus significados en varios idiomas.

¿Cuáles son los casos de uso más comunes de la plataforma de chatbot?

La atención al cliente es el caso de uso de chatbot más común. Los chatbots son útiles para las empresas de productos y servicios que buscan proporcionar una experiencia del usuario superior para responder a las preguntas de los clientes, guiarlos a través de una simple resolución de problemas y conectarlos con los recursos que necesitan. Los equipos de ventas que buscan una herramienta para facilitar la creación de oportunidades de negocios también suelen utilizar chatbots. Los chatbots pueden validar rápidamente oportunidades de negocios potenciales a partir de las preguntas que les formulan para, a continuación, remitirles a representantes de ventas humanos para cerrar el acuerdo. Los chatbots pueden incluso utilizarse en el comercio electrónico actuando como un empleado de ventas digital, similar a lo que los clientes experimentarían en tiendas físicas. Los chatbots de comercio electrónico pueden proporcionar una experiencia de compra personalizada que convierte a los visitantes pasivos en posibles clientes comprometidos.

¿Cómo se utilizan los chatbots para automatizar los flujos de trabajo de atención al cliente?

Un cliente que navega por un sitio web buscando un producto o servicio puede tener preguntas sobre diferentes características, atributos o planes. Un chatbot puede proporcionar estas respuestas y ayudar al cliente a decidir qué producto o servicio comprar o dar el siguiente paso lógico hacia la compra final. Y para compras más complejas con un proceso de varios pasos, el chatbot puede guiar al cliente antes de conectarlo con un agente de ventas capacitado.

¿Cómo las soluciones de chatbot mejoran la satisfacción del cliente?

Hoy en día, los asistentes virtuales pueden gestionar consistentemente las interacciones de los clientes 24x7 y mejorar continuamente la calidad de las respuestas y reducir los costos. Los chatbots automatizan flujos de trabajo y liberan a empleados de tareas repetitivas. Un chatbot también puede eliminar los largos tiempos de espera de la atención al cliente por teléfono, o incluso tiempos de espera más largos por e-mail, chat y web, ya que están disponibles inmediatamente para varios usuarios a la vez. Esto ofrece una gran experiencia del usuario, y los clientes satisfechos son más propensos a mantener lealtad a la marca.

¿Los agentes virtuales o chatbots responden a los clientes en tiempo real?

Un chatbot puede responder preguntas las 24 horas del día, los siete días de la semana. Puede proporcionar una nueva primera línea de soporte, complementar el soporte durante periodos pico u ofrecer una opción de soporte adicional. Como mínimo, el uso de un chatbot puede ayudar a reducir el número de usuarios que necesitan hablar con un ser humano, lo que puede ayudar a las empresas a evitar el aumento de personal debido al aumento de la demanda o la implementación de personal de soporte las 24 horas.

¿Qué es una API?

Una API es un intermediario de software que permite que dos aplicaciones se comuniquen entre sí facilitando sus datos y su funcionalidad. Los desarrolladores de aplicaciones utilizan la interfaz de una API para comunicarse con otros productos y servicios para devolver la información solicitada por el usuario final. Cuando utiliza una aplicación (como un asistente virtual) en su teléfono o sistema, la aplicación se conecta a Internet y envía datos a un servidor a través de una API. A continuación, la API ayuda al servidor a interpretar los datos para que pueda realizar las acciones necesarias. Finalmente, el servidor envía los datos solicitados de nuevo a su dispositivo a través de la API, donde es interpretado por la aplicación y se le presenta en un formato legible. Sin las API, muchas de las aplicaciones online en las que confiamos no serían posibles.

¿Se puede interactuar con un chatbot de atención al cliente en una aplicación móvil?

Sí, de hecho, la implementación de chatbots en aplicaciones móviles es un caso de uso común. Lloyds Banking Group, el mayor banco minorista del Reino Unido, tiene múltiples asistentes virtuales, la mayoría en una aplicación de banca móvil minorista donde más de 10 millones de clientes móviles pueden comunicarse con el banco cuando sea.

¿Puedo implementar mi chatbot en canales como Facebook Messenger, Whatsapp, Slack o Amazon Alexa?

Sí, puede implementar su chatbot en Facebook Messenger, Intercom, Slack, SMS with Twilio y WhatsApp. Puede incluso implementarlo en Amazon Alexa. Descubra más acerca de las integraciones de Watson Assistant.

¿Hay plantillas de chatbot disponibles?

De forma predeterminada, la ventana de conversación web muestra una pantalla de inicio que puede dar la bienvenida a los usuarios y decirles cómo interactuar con el asistente. Para obtener información sobre las clases de ayudante de CSS que puede utilizar para cambiar el estilo de la pantalla de inicio, consulte la documentación de plantillas preintegradas.

¿Puedo conectar mi software de chatbot de IA a una base de conocimientos para las preguntas frecuentes?

La función de búsqueda de Watson Assistant proporciona respuestas precisas a las consultas de los clientes de cualquier documento, sitio web, base de conocimientos y aplicaciones empresariales existentes, incluyendo Salesforce, SharePoint, Box e IBM Cloud Object Storage.

¿Cómo funciona el editor de diálogo de arrastrar y soltar de Watson Assistant?

Con la mayoría de las herramientas, arreglar un flujo de conversación es un proceso frágil y propenso a errores, pero con el editor de arrastrar y soltar de Watson Assistant, puede cambiar rápidamente el contenido, las condiciones o la priorización de pasos sin preocuparse por provocar más problemas.

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¿Listo para dar el siguiente paso en IA para la atención al cliente?